ee.ConfusionMatrix

একটি বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স তৈরি করে। ম্যাট্রিক্সের অক্ষ 0 (সারি) প্রকৃত মানগুলির সাথে এবং অক্ষ 1 (কলামগুলি) পূর্বাভাসিত মানগুলির সাথে মিলে যায়৷

ব্যবহার	রিটার্নস
ee.ConfusionMatrix(array, order )	কনফিউশন ম্যাট্রিক্স

যুক্তি	টাইপ	বিস্তারিত
array	অবজেক্ট	একটি বর্গাকার, পূর্ণসংখ্যার 2D অ্যারে, বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্সের প্রতিনিধিত্ব করে। মনে রাখবেন যে ee.Array কনস্ট্রাক্টরের বিপরীতে, এই আর্গুমেন্ট একটি তালিকা নিতে পারে না।
order	তালিকা, ডিফল্ট: নাল	অ-সংলগ্ন বা অ-শূন্য ভিত্তিক ম্যাট্রিক্সের জন্য সারি এবং কলামের আকার এবং ক্রম।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// A confusion matrix. Rows correspond to actual values, columns to
// predicted values.
var array = ee.Array([[32, 0, 0,  0,  1, 0],
                      [ 0, 5, 0,  0,  1, 0],
                      [ 0, 0, 1,  3,  0, 0],
                      [ 0, 1, 4, 26,  8, 0],
                      [ 0, 0, 0,  7, 15, 0],
                      [ 0, 0, 0,  1,  0, 5]]);
print('Constructed confusion matrix',
      ee.ConfusionMatrix(array));

// The "order" parameter refers to row and column class labels. When
// unspecified, the class labels are assumed to be a 0-based sequence
// incrementing by 1 with a length equal to row/column size.
print('Default row/column labels (unspecified "order" parameter)',
      ee.ConfusionMatrix({array: array, order: null}).order());

// Set the "order" parameter when custom class label integers are required. The
// list of integer value labels should correspond to the matrix axes left to
// right / top to bottom.
var order = [11, 22, 42, 52, 71, 81];
print('Specified row/column labels (specified "order" parameter)',
      ee.ConfusionMatrix({array: array, order: order}).order());

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

from pprint import pprint

# A confusion matrix. Rows correspond to actual values, columns to
# predicted values.
array = ee.Array([[32, 0, 0,  0,  1, 0],
                  [ 0, 5, 0,  0,  1, 0],
                  [ 0, 0, 1,  3,  0, 0],
                  [ 0, 1, 4, 26,  8, 0],
                  [ 0, 0, 0,  7, 15, 0],
                  [ 0, 0, 0,  1,  0, 5]])
print('Constructed confusion matrix:')
pprint(ee.ConfusionMatrix(array).getInfo())

# The "order" parameter refers to row and column class labels. When
# unspecified, the class labels are assumed to be a 0-based sequence
# incrementing by 1 with a length equal to row/column size.
print('Default row/column labels (unspecified "order" parameter):',
      ee.ConfusionMatrix(array, None).order().getInfo())

# Set the "order" parameter when custom class label integers are required. The
# list of integer value labels should correspond to the matrix axes left to
# right / top to bottom.
order = [11, 22, 42, 52, 71, 81]
print('Specified row/column labels (specified "order" parameter):',
      ee.ConfusionMatrix(array, order).order().getInfo())